中信证券研报表示，尽管AI投资回报争议、高利率与融资环境、交易拥挤度等因素持续压制科技股估值，但当前创业板的估值均已回到2017-2018年、2023-2024年前几轮美联储加息周期低点水平，科创50亦处于924行情以来低位。考虑到算力供需仍偏紧、科技股EPS高增等强现实因子，一旦2027年加息预期发生逆转、融资成本下行、模型能力突破与新应用驱动下一轮ARR等事件发生，A股科技板块将有巨大的修复弹性。节奏上，我们认为，27Q1将成为重要的观察窗口，一方面基于Rubin训练的下一代模型有望推出并验证能力提升，春节前后国模也将进入大版本迭代窗口期，国产HBM则有望进入量产爬坡阶段，另一方面2028年算力需求前景有望更加清晰，且美债高利率、FCC人选与地缘扰动等前期压制因素也有望在Q1得以明确，A股科技整体走势或前低后高。结构上，我们认为AI应用确定性正在提升，AI影视、AI4S、企业AI等应用正在酝酿新的方向，物理AI迎来落地元年，此外国产算力进入放量收获期、国产存储扩产带动设备高景气，关注技术升级与业绩高确定性等α机会。

　　全文如下

　　科技｜科技股估值已至低位，把握技术破局与应用扩散新机遇：2027年投资策略

　　尽管AI投资回报争议、高利率与融资环境、交易拥挤度等因素持续压制科技股估值，但当前创业板的估值均已回到2017-2018年、2023-2024年前几轮美联储加息周期低点水平，科创50亦处于924行情以来低位。考虑到算力供需仍偏紧、科技股EPS高增等强现实因子，一旦2027年加息预期发生逆转、融资成本下行、模型能力突破与新应用驱动下一轮ARR等事件发生，A股科技板块将有巨大的修复弹性。节奏上，我们认为，27Q1将成为重要的观察窗口，一方面基于Rubin训练的下一代模型有望推出并验证能力提升，春节前后国模也将进入大版本迭代窗口期，国产HBM则有望进入量产爬坡阶段，另一方面2028年算力需求前景有望更加清晰，且美债高利率、FCC人选与地缘扰动等前期压制因素也有望在Q1得以明确，A股科技整体走势或前低后高。结构上，我们认为AI应用确定性正在提升，AI影视、AI4S、企业AI等应用正在酝酿新的方向，物理AI迎来落地元年，此外国产算力进入放量收获期、国产存储扩产带动设备高景气，关注技术升级与业绩高确定性等α机会。

　　▍市场：模型进步与商业化ARR是2026年科技行情的定价主线，下半年产业叙事扰动、宏观变化与板块交易拥挤度等因素导致行情调整，但当下板块整体估值已处于历史低位。

　　叙事层面，AI Coding与Agent加速落地，Anthropic ARR由2025年底约90亿美元升至4月的300亿美元、7月的650亿美元，9月末达768亿美元，但月度环比增速降至1.8%，市场对AI投资回报兑现节奏的关注明显升温。涨跌幅层面，截至10月27日费城半导体指数年内累计上涨62.11%，跑赢纳斯达克指数的12.60%；科创50上半年累计上涨64.25%后，7月单月下跌25.90%，年内转为下跌6.84%，恒生科技指数年内下跌31.10%。估值层面，科创50 TTM PE处于“924”以来18.6%历史分位数，创业板指则已回到类似2017-2018年、2023-2024年前几轮加息周期的低点水平，从十年维度看处在4.5%的低历史分位。纳指TTM PE已接近前几轮加息周期的低点，2016年以来历史分位数为9.1%。恒生科技指数估值同样处于低位，TTM PE已低于2020年以来均值的1个标准差。筹码层面，26Q3公募基金科技持仓较Q2回落7.7ppts至56.3%，但仍处于2005年以来98.8%的极高历史分位；A股TMT两融余额较7月峰值回落28.5%至7,739亿元，杠杆压力进入出清中后期。综合而言，本轮调整更多是产业远期叙事和预期的变化带来估值与筹码的再平衡，当下算力供需仍偏紧、产业盈利趋势仍强劲，板块整体估值已处于历史低位。

　　▍展望2027：技术突破与商业化进展为核心变量，关注27Q1窗口期利率环境、地缘博弈、Capex资金缺口等压制因素的叙事变化，节奏上，A股科技今年至明年Q1先筑底、全年先抑后扬的可能性较大。

　　宏观层面，历史加息周期复盘表明，对于美股科技而言，盈利增长能够对冲温和加息带来的估值压力，技术突破与利率预期转向可先于降息落地驱动修复，类似2017年（温和加息+EPS稳健增长）与2024年（生成式AI技术突破+降息预期）纳指走势，但需注意，对于A股科技而言，加息周期末段仍会对板块形成持续压力，A股科技板块对于流动性拐点更为敏感。经历年中以来的调整，科创与创业板指的估值压力已明显释放，但高AI Capex投入的紧平衡格局对盈利兑现与商业化闭环提出更高要求，若长端利率维持高位，仍将对科技估值形成阶段性压制。政策层面，美国政治周期与地缘博弈不改短期产业基本面趋势，但增加了远期不确定性。市场担忧的FCC对中国光模块禁令仍停留在草案与提案阶段，政治造势转化为实质性商业禁令面临较高的制度门槛，商业云采购未受硬约束，但需跟踪美国大选结果与后续FCC人员组成。最核心的Capex层面，我们认为全球AI Capex在2027年仍将维持较高增速增长，但投入速度超过云厂产生收入的速度，可以预见AI资本开支对外部融资的依赖度提升。流动性层面，2027年3月为港股解禁规模峰值，预计单月达1,258亿港元，其中信息技术行业约2,984亿港元、占比约65%，届时需关注其对流动性的扰动。

　　▍基座模型：能力稳步提升、应用场景加速扩散，明年一季度基于Rubin训练的模型推出是观察窗口，春节前后国模也将进入大版本迭代窗口期，关注RSI进展。

　　供给端，根据METR，模型可完成任务时长由GPT-4的约4分钟提升至o1的约39分钟、GPT-5.2（high）的约352分钟，模型长程任务能力持续拉长。模型厂商IPO窗口临近，Anthropic已正式递交S-1文件，参照智谱上市前密集发布旗舰的节奏，模型厂商存在在上市前发布更强旗舰的动机，迭代周期或将进一步加快。

　　需求侧，阿里、腾讯、字节、百度及快手2026年合计资本开支有望达7,900亿元、较2025年约翻倍；根据中信证券互联网组预测，上述企业2027/2028年资本开支将分别达到8,918亿/9,205亿元；根据中信证券前瞻组预测，北美四大云厂2026年资本开支合计7,350亿美元、同比+79%，预计2027年美国四大CSP Capex近1.17万亿美元（+59%），2028年近1.29万亿美元（+10%），推理需求增长为算力投入提供支撑。

　　应用端，AI Coding率先跨越临界点、沉淀为智能体的通用基座，头部产品ARR呈爆发式增长；AI影视方面，据DataEye预计，2026年国内AI剧、漫剧市场规模达400亿元、同比增长138%，海外市场超40亿美元；企业级AI、垂类AI、AI4S与Personal Agent相继进入爆发阶段，应用扩散有望成为2027年模型商业化的主要增量。

　　▍算力产业：涨价周期进入后半段，国产链进入放量收获期。

　　国产链方面，中信证券电子组预计2027年国产AI芯片出货量有望超500万张，国产化率进一步提升。受物料成本与性能提升推动，龙头新品价格涨幅预计在20%以上，有望保持高盈利水平。在单卡性能提升之外，我们看到行业内从单芯片参数比拼转向系统级互联、统一内存与软硬协同的综合能力比拼，国产算力有望以系统级能力加速追赶，超节点或将迎来加速发展。同时，国产存储厂技术持续进步、产能持续扩充，亦将带动行业景气度持续上行。海外链方面，2027年是Rubin放量元年，我们预计光互联在集群规模扩张、速率升级与Scale-up光进铜退三重驱动下，市场需求持续超预期、行业供需维持紧平衡；在数据中心建设层面，AIDC对不间断稳定电源的高要求带来电力与能源环节的增量机会。

　　▍物理AI：巨头下场，2027年落地元年。

　　具身模型层面，OpenAI、Nvidia等通用大模型厂商和科技大厂加速进入物理AI，技术竞争不再局限于专用VLA的训练，而是扩展至通用模型与机器人动作控制的结合，有望加速机器人大脑架构演进、重塑产业链价值分配。本体层面，特斯拉Optimus产线于2026年第二季度动工，目前已在其弗里蒙特工厂的大规模生产线上投产，明年4月自研AI5芯片整合上车后，将端侧算力短板补齐，我们看好2027年特斯拉机器人开启量产爬产周期；26H1我国人形机器人整机产量超4万台，我们预计全年突破10万台，国产供应链与巨头量产共振。自动驾驶层面，特斯拉Cybercab发布、Waymo车队规模较2025年翻倍以上，国内萝卜快跑、小马智行等亦进入商业化加速阶段，L4进入放量阶段；L3仍等待市场定价，华为引望预计2027年高速场景L3有望实现规模商用，最大变量在于可使用L3道路容量的扩容节奏。

　　▍风险因素：

　　地缘政治冲突加剧的风险；高估值股票回落的风险；宏观经济恢复进度不及预期；相关产业政策不达预期的风险；企业核心技术、产品研发进展不及预期；AI应用落地速度不及预期；云厂商资本支出不及预期的风险；宏观经济增长乏力导致国内政府与企业IT支出不达预期的风险等。

　　▍投资策略：

　　我们认为AI的新应用方向和商业化进展以及美债利率变化是2027年A股科技板块最核心的两个变量。估值上，当前中美市场科技板块均到了一个相对低点，EPS则仍在上行区间。节奏上，我们认为2027年A股科技板块大概率先抑后扬，今年至明年初先筑底。AI应用确定性正在提升，重视应用扩散、技术升级和业绩高确定性带来的α机会。

　　我们建议关注：1）物理AI方向：具身智能供应链订单与L4、L3智驾的量产验证。2）AI应用扩散方向：AI Coding已率先跨越临界点，AI影视、AI4S、企业级与个人智能体相继进入任务执行阶段，关注应用场景扩散与商业化兑现；3）国产模型迭代与能力提升带来的机遇，关注互联网平台公司与模型公司；4）国产算力链：国产AI芯片放量、超节点商业化落地与国产存储扩产驱动设备订单，带来业绩兑现机会；5）海外算力链：关注技术OCS、NPO等技术升级结构性方向。

（文章来源：第一财经）